Вакансии Data Scientist, удалённо

Что делать: Разработать и совершенствовать алгоритм прогнозирования регулярных продаж и продаж в период промоакций, выстаивать ETL-процессы, строить и исследовать гипотезы о влиянии различных факторов на продажи.

О компании: Яндекс.Маркет (>25 тыс. партнёров, >800 сотрудников) — это сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Сервис персонализирован на всех этапах, каждый пользователь может увидеть свой собственный «Маркет, который меня понимает». Цель компании — предвосхищать интересы людей еще до того, как они сами эти интересы осознают.

Что делать: Отвечать за ML инженерную стратегию для всего продукта, проектировать и тестировать текущие модели ML, поддерживать существующие продукты и создавать новые, организовывать лучшую инфраструктуру для ML.

О компании: AppFollow (инвестиции $7.3 млн.) — сервис мониторинга активности приложений в App Store, Google Play и Windows Store в реальном времени через Slack, HipChat, Telegram, Email и чат-ботов. Компания успешно прошла акселерации во ФРИИ и Startup Sauna в 2015 году.

Что делать: Реализовывать интеграции в гетерогенной среде, контейнеризировать процессы загрузки и выгрузки данных, разрабатывать и поддерживать платформу исполнения моделей, оптимизировать существующий код.

О компании: Иннотех занимается разработкой цифровых продуктов для банковской отрасли. Ключевой партнёр — Группа ВТБ.

Что делать: Отвечать за создание продуктов в области машинного обучения и искусственного интеллекта для промышленных корпораций России: разрабатывать модели машинного обучения, формулировать метрики качества работы моделей, переносить модели в ML-сервисы и интегрировать их в систему.

О компании: red_mad_robot — полноправный диджитал-партнёр для лидеров финтеха, ритейла, страхования, телекома и промышленности, который помогает создавать и запускать на рынок цифровые сервисы, меняющие реальность — от маркетплейсов до экосистем и необанков.

Что делать: Искать точки роста базы качественных исполнителей и участвовать в запуске новых сценариев монетизации.

О компании: Avito.ru — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Улучшать качество моделей в различных сценариях, генерировать гипотезы и ставить эксперименты на их основе, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 18 млн. человек по всей России.

Что делать: Поддерживать и развивать аналитику рекламного продукта, текущих и потенциальных партнёров, выявлять проблемы и находить точки роста, формулировать и проверять гипотезы, участвовать в создании новых рекламных продуктов.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Аналитика данных по партнерам Рекламной сети Яндекса — это около 20% выручки Яндекса в прошлом году. В Яндексе все верят только данным, и ни одно важное решение не обходится без участия их аналитики и без использования их инструментов.

Что делать: Разрабатывать ETL-пайплайны для загрузки данных из систем источников в ХД, а также ETL для формирования витрин данных с расчетами показателей и витрин данных для обеспечения построения OLAP-отчетности.

О компании: Иннотех занимается разработкой цифровых продуктов для банковской отрасли. Ключевой партнёр — Группа ВТБ.

Что делать: Руководить разработкой основного набора инструментов для исправления и улучшения письменного английского, внедрять надежные решения на основе ML для продуктов Linguix.

О компании: Linguix — это сервис для оптимизации письма и проверки грамматики англоязычных текстов. Штаб-квартира компании находится в Майами, офисы — в Берлине и Москве.

Что делать: Разрабатывать и внедрять модели персонализации, исследовать данные с целью формулирования гипотез, строить клиентские сегменты с использованием ML-аналитики.

О компании: SberDevices — инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision.

Что делать: Организовывать и поддерживать витрины данных для дальнейших построений дашбордов, отчетов и запусков проектов компании.

О компании: Циан — крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. Компания входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире, ежемесячная аудитория сервиса — свыше 18 млн. человек.

Что делать: Реализовывать стратегию BI & Insights, руководить созданием и функционированием CMK сообщества, разрабатывать и поддерживать дорожную карту BI, включая обслуживание существующих продуктов и отчетов.

О компании: Marfatech разрабатывает собственные высокотехнологичные продукты в сфере Digital-маркетинга, Data Science и BI-аналитики с 2013 года. Команда собирает и обрабатывает большие объемы данных в кратчайшие сроки, представляя их в удобном виде для проведения дальнейшего анализа и принятия бизнес решений.

Что делать: Развивать направление оптимизации процессов продаж и маркетинга с точки зрения машинного обучения.

О компании: Контур — экосистема продуктов для бизнеса, которые избавляют предпринимателей от рутины. В портфеле — ЭДО, онлайн-бухгалтерия, сервисы работы с маркировкой, онлайн-кассы и т.д. В Контуре более сотни команд разработки и много продуктов: от стартапов с высокой долей неопределенности до устойчивых и стабильных гигантов вроде Диадока или Экстерна. Самый распространенный стек — C# под .NET, еще развиваются Python и Java. Основной фреймворк фронтендеров — React, хотя встречается и Vue, и Angular.

Что делать: Выполнять аудит текущих ETL-потоков, разрабатывать витрины данных, осуществлять миграцию на Airflow + PL/pgSQL.

О компании: Иннотех занимается разработкой цифровых продуктов для банковской отрасли. Ключевой партнёр — Группа ВТБ.

Что делать: Защищать сервисы и пользователей Яндекса от мошеннических действий и нежелательного контента: разрабатывать механизмы обнаружения глобальных интернет-угроз, анализировать проблемы сервисов и общих моделей, придумывать методы борьбы с мошенничеством.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Основные направления бизнеса: поиск и портальные сервисы, онлайн-торговля, медиасервисы, геосервисы и отдельные подразделения (Яндекс.Такси и Яндекс.Еда).

Что делать: Создавать систему прогнозирования нагрузки всех направлений клиентского сервиса, учитывая специфику разных продуктов.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Основные направления бизнеса: поиск и портальные сервисы, онлайн-торговля, медиасервисы, геосервисы и отдельные подразделения (Яндекс.Такси и Яндекс.Еда).

Что делать: Разрабатывать системы прогнозирования спроса на товары в ритейле, поддерживать и оптимизировать существующую кодовую базу, участвовать в планировании, грумминге, ревью кода, обсуждении архитектурных вопросов.

О компании: Rubbles — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений для оптимизации ключевых бизнес-процессов крупного бизнеса на основе обработки больших массивов данных. Среди клиентов: Сбербанк, Тинькофф, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.

Что делать: Разрабатывать системы прогнозирования спроса на товары, ценообразования, автоматического подбора оптимальных промо-акций: моделировать и обрабатывать данные для извлечения бизнес-ценности из данных, строить воспроизводимые и переиспользуемые решения для работы с данными и моделями.

О компании: Rubbles — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений для оптимизации ключевых бизнес-процессов крупного бизнеса на основе обработки больших массивов данных. Среди клиентов: Сбербанк, Тинькофф, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.

Что делать: Собирать и анализировать данные для решения задач прогнозирования, оптимизировать и ускорять «узкие места» в пайплайне данных, реализовывать модели машинного обучения — от стадии оценки прототипов до внедрения в продакшен.

О компании: Яндекс.Маркет (>25 тыс. партнёров, >800 сотрудников) — это сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Сервис персонализирован на всех этапах, каждый пользователь может увидеть свой собственный «Маркет, который меня понимает». Цель компании — предвосхищать интересы людей еще до того, как они сами эти интересы осознают.

Что делать: Строить новые аналитические методы для внедрения в бизнес-процессы розничного бизнеса, улучшать аналитические механизмы, используемые в розничных продуктах ОКБ.

О компании: Объединенное Кредитное Бюро — крупнейшее Бюро кредитных историй в России. Уникальный ресурс — самая большая база данных, в которой более 560 миллионов кредитных историй, и большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки.